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2022 | OriginalPaper | Chapter

8. Knowledge Gain Relativization (R)

Authors : Balázs Pejó, Damien Desfontaines

Published in: Guide to Differential Privacy Modifications

Publisher: Springer International Publishing

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Abstract

Differential privacy ensures that not more is revealed than a fixed amount of probabilistic information. Instead, one can explicitly take into account other ways data can leak. This chapter of the Brief gives an overview of the corresponding notions.

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Literature
1.
Ligett, K., Peale, C., Reingold, O.: Bounded-leakage differential privacy. In: 1st Symposium on Foundations of Responsible Computing (FORC 2020). Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum für Informatik (2020)
2.
Goldwasser, S., Micali, S., Rackoff, C.: The knowledge complexity of interactive proof systems. SIAM J. Comput. (1989)
3.
Gehrke, J., Lui, E., Pass, R.: Towards privacy for social networks: a zero-knowledge based definition of privacy. In: Theory of Cryptography Conference. Springer (2011)
4.
5.
Bassily, R., Groce, A., Katz, J., Smith, A.: Coupled-worlds privacy: exploiting adversarial uncertainty in statistical data privacy. In: 2013 IEEE 54th Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS). IEEE (2013)
6.
Metadata
Title
Knowledge Gain Relativization (R)
Authors
Balázs Pejó
Damien Desfontaines
Copyright Year
2022
Book
Guide to Differential Privacy Modifications

Print ISBN: 978-3-030-96397-2

Electronic ISBN: 978-3-030-96398-9

Copyright Year: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-96398-9_8

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